典型文献
重采样和天牛须协同演化粒子群的WSN覆盖控制算法
文献摘要：
为了最大程度提升无线传感器网络(WSN)的覆盖范围并降低能耗,延长网络生命周期,提出了基于重采样技术和天牛须搜索的协同演化粒子群优化(RBASPSO)算法来优化WSN的覆盖控制问题.重采样技术平衡了粒子群算法的全局搜索能力和收敛速度,增加了粒子群整体多样性,防止算法过早收敛,加强粒子在搜索过程中跳出低质量谷底的能力;天牛须搜索依靠个体的两个触角搜索其邻域,增强了粒子群中单个粒子的搜索能力.RBASPSO算法采用覆盖率和节点休眠率的加权作为优化WSN覆盖控制的目标函数,通过重采样技术和天牛须搜索的协同演化,既加强了单个粒子的搜索能力,又确保粒子群的多样性及活跃性,提升WSN覆盖性能.实验结果表明,RBASPSO算法不仅能有效处理复杂多峰问题;而且可以有效提高WSN网络覆盖率,延长网络生命周期.
文献关键词：
无线传感器网络;覆盖控制;粒子群算法;重采样技术;天牛须搜索;协同演化
中图分类号：
作者姓名：
王明华;姜开武;邓贤君
作者机构：
南华大学 超快微纳技术与激光先进制造湖南省重点实验室,湖南 衡阳421001;南华大学 核燃料循环技术与装备湖南省协同创新中心,湖南 衡阳421001;华中科技大学 网络空间安全学院,武汉430074
文献出处：
引用格式：
[1]王明华;姜开武;邓贤君-.重采样和天牛须协同演化粒子群的WSN覆盖控制算法)[J].重庆邮电大学学报（自然科学版）,2022(03):553-564
A类：
RBASPSO
B类：
协同演化,WSN,覆盖控制,控制算法,无线传感器网络,覆盖范围,降低能耗,网络生命周期,重采样技术,天牛须搜索,粒子群优化,控制问题,粒子群算法,全局搜索,搜索能力,收敛速度,过早收敛,跳出,低质量,谷底,触角,邻域,节点休眠,权作,活跃性,覆盖性能,多峰,网络覆盖
AB值：
0.246427
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